08龙星计划数据挖掘课件优化

数据挖掘是从海量数据中提取有价值知识的过程，在信息技术领域至关重要。谭征老师的这门课程深入浅出地介绍了数据挖掘的核心概念和技术，涵盖了时间序列分析和分类等关键主题。数据库在数据挖掘中扮演基础角色，提供数据的组织、检索、更新和删除功能。分类、聚类、关联规则学习和异常检测是数据挖掘的核心技术，支持决策制定。时间序列分析用于预测未来趋势和检测周期性模式。

本课件涵盖数据挖掘常用工具、数据处理、挖掘建模、关联规则等内容，还提供多类实战项目分析，适用于数据挖掘课程学习者、从业者。

机械工业出版，由 JiaWei Han 撰写，本课件撷取了书中的核心知识，内容丰富详尽。

附带数据挖掘英文课件 PPT，欢迎下载。

数据仓库和数据挖掘在信息技术领域中具有关键作用，它们是现代商业智能和决策支持系统中不可或缺的组成部分。数据仓库为企业提供了一致、稳定的历史数据视图，而数据挖掘则是从海量数据中寻找模式和洞察的过程。数据仓库通过ETL（抽取、转换、加载）过程从操作数据库中提取数据，经过清洗、转换和加载后，通过多维数据模型和复杂的数据分析功能支持决策制定者快速获取信息和做出明智决策。SQL Server Analysis Services (SSAS)是微软提供的企业级数据仓库和商务智能解决方案，支持多维数据模型和复杂的数据分析功能。数据挖掘利用机器学习和统计学方法发现有意义的模式和关联，包括数据预处理、选择算法、模型训练、模型评估和结果解释。

数据挖掘相关课程资料，适合大三学生学习。

由教材《Data Mining Concepts and Techniques》编写而成的数据挖掘双语教案。

星型雪花模型实例： 事实表：- 销售事实表（Sales Fact Table）：time_key、item_key、branch_key、location_key、units_sold、dollars_sold、avg_sales- 发货事实表（Shipping Fact Table）：time_key、item_key、shipper_key、from_location、to_location、dollars_cost、units_shipped 维度表：- 时间维度（time）：time_key、day_of_the_week、month、quarter、year- 位置维度（location）：location_key、street、city、province_or_street、country- 物料维度（item）：item_key、item_name、brand、type、supplier_type- 分店维度（branch）：branch_key、branch_name、branch_type- 托运人维度（shipper）：shipper_key、shipper_name、location_key、shipper_type

在数据仓库与数据挖掘领域，星型结构的实例展示了Sales Fact Table中的time_key、item_key、branch_key、location_key、units_sold、dollars_sold以及avg_sales等指标。时间维度包括time_key、day_of_the_week、month、quarter和year；地理位置维度则包括location_key、street、city、province_or_state和country；商品维度包括item_key、item_name、brand、type和supplier_type；最后，分支机构维度涵盖了branch_key、branch_name和branch_type。